//给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。 
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// 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长
//度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。 
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// 示例 1： 
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//输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
//输出：2
//解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
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// 示例 2： 
//
// 
//输入：target = 4, nums = [1,4,4]
//输出：1
// 
//
// 示例 3： 
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// 
//输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
//输出：0
// 
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// 
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// 提示： 
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// 1 <= target <= 10⁹ 
// 1 <= nums.length <= 10⁵ 
// 1 <= nums[i] <= 10⁵ 
// 
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// 进阶： 
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// 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。 
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// 注意：本题与主站 209 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-size-subarray-sum/ 
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// Related Topics 数组 二分查找 前缀和 滑动窗口 👍 74 👎 0

package leetcode.editor.cn;

import java.util.Arrays;

import static java.util.Arrays.binarySearch;

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class SolutionOffer2_008 {

    /**
     * 前缀和+二分查找
     * @param target
     * @param nums
     * @return
     */
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int len = nums.length;
        int[] sum = new int[len];
        sum[0] = nums[0];
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        for(int i = 1; i < len; i++){
            sum[i] = sum[i-1]+nums[i];
        }
        for(int i = 0; i < len; i++){
            int target1 = sum[i] + target - nums[i];
            //找不到的话index为这个数应该插入的位置
            int index = Arrays.binarySearch(sum, target1);
            if (index < 0) {
                index = -index - 1;
            }
            if (index < len) {
                ans = Math.min(ans, index - i + 1);
            }

        }
        return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
    }

    /**
     * 滑动窗口法
     * @param target
     * @param nums
     * @return
     */
    public int minSubArrayLen1(int target, int[] nums) {
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int i = 0, j = 0;
        int len = nums.length;
        int sum = 0;
        while(j < len){
            sum += nums[j];
            while(sum >= target){
                min = Math.min(min, j - i + 1);
                sum -= nums[i];
                i++;
            }
            j++;
        }
        return min == Integer.MAX_VALUE ? 0 : min;
    }

    public static void main(String[] args) {
//        new Solution().minSubArrayLen(7, new int[]{2,3,1,2,4,3});
//        new Solution().minSubArrayLen(4, new int[]{1,4,4});
        new SolutionOffer2_008().minSubArrayLen(11, new int[]{1,2,3,4,5});
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
